【通知】7月22,工业界资深数据科学家教你破解各大公司面试!


一亩三分地论坛

 找回密码
 获取更多干活,快来注册

一亩三分地官方iOS手机应用下载
查看: 31081|回复: 172
收起左侧

[Analytics] 【持续更新】谈谈统计/IEOR/Data的申请+找工+未来path+鸡汤

    [复制链接] |试试Instant~ |关注本帖
calalia 发表于 2015-12-12 03:16:43 | 显示全部楼层 |阅读模式

注册一亩三分地论坛,查看更多干货!

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?获取更多干活,快来注册

x
本帖最后由 calalia 于 2015-12-12 00:10 编辑

不知道发的板块对不对 好像写的太综合了一点 如果不对请 版主男神/女神们 移动一下

鏉ユ簮涓浜.涓夊垎鍦拌鍧. 个人觉得自己没有资格写鸡汤,但是不少小伙伴貌似有问相同的问题,所以在这里总结一下~~以后大家有问题可以参考,如果有新问题我也会加上。
统计/IEOR/Data的相同点 就是找工出口基本一样~
.1point3acres缃
1.Intro to 申请
2.找工
3.Future career path
4.How to get what you want~self management
重点在后面 因为俺已经毕业啦


*********************************************Chapter 1 申请*****************************************1. IEOR比较容易申请,不要怕定位太高。拿一两个学校保底,cornell, Columbia,Gatech,UC berkeley 都要试一试,
stanford MSE可能比较难,但是也值得一试

这些学校在其他专业看起来遥不可及,但是你有不错的标准成绩 加一些软实力 完全有可能全部拿下 要有信心~
参考 14年播报贴 http://www.1point3acres.com/bbs/thread-87380-1-1.html
其他专业包括stats和data 参见地里播报版
. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
2. IEOR需要补足数学背景么?没有“数学背景”可以申OR么
不太需要。参见各校对课程的要求,有的要求你上过linear algebra,但是国内学校的微积分+线性代数+数理统计啥的一般够了
具体原因参见:
http://www.1point3acres.com/bbs/ ... 8&page=1#pid2109954

3. IEOR申请难度. 1point 3acres 璁哄潧
个人觉得
Stanford MSE, Cornell mfe
(Columbia MSE,, Dart MEM, Berkeley Meng)
(Cornell IEOR其他track, Gatech UT UIUC Umich等top公立 哥大OR等)
Cornell MEM&SE, TAMU, UW, USC 等~~

不是很确定 欢迎指正~~ 因为博主只申了其中4个 但是我觉得看下播报贴可能能有个概念
. visit 1point3acres.com for more.NWU 专排很高 但是该IEOR系的项目叫analytics, 难度跟大S差不多吧 都是精英项目 但是应该算在data中

欢迎各位补充 Data和统计申请难度分级~~
.鏈枃鍘熷垱鑷1point3acres璁哄潧
*********************************************Chapter 2找工****************************************************
按照 技术难度 分级 越往下技术成分越少
所以觉得上面难的就往下看下一节吧~
2.1和2.2其实都的~~技术难度较高 但是我觉得 下定决心的人 还挺多完成的.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦

2.1 Data Science/data scientist
2.2 转CS
2.3 data analyst(excel,sql, SAS/R)
2.4 Business analyst(PPT excel, tableau word)
2.5 Other(sales engineer, program manager and so on)
. from: 1point3acres.com/bbs
********************************************2.1 data science analyst/data scientist************************************

(1)如果将FLG定义为一线大公司,那么他们这里 DS 博士为主 (90%?) Linkedin一搜 top 统计数理phd不少
所以如果热爱DS相关科研,目标高远,请读phd,并不需要是很top的学校其实~
(此处应有链接 等会儿更新)

master 走DS的也不少~

我看的最早的DS贴,NWU analytics的
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-79294-1-1.html.1point3acres缃

. 1point 3acres 璁哄潧
(2)想做DS,需要什么技能?
答:去linkedin啥的 各种就把FLG的data scientist job description搜出来就知道了
学习的话,很多网课~~上面帖子也有推荐. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres

(3)作为 stats/data/IEOR学生 怎么做一只好的DS?
大家quant的都是都还不错,但是最缺的就是码技。如果真心热爱DS,一定要静下心来好好码,以码农的规格要求自己,一定不会差。. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
这点我觉得phd大神们很强,网课上个几十门,码技优秀,自学N种大数据工具,做的research还相关,FB的DS据我 我觉得很有道理很有眼光啊!

(4) data science的分类?
data scientist 反正是编程+数学 有不同偏好~~ 有些据说数学方面能达到80%+ 面试的时候你可以问 让给percent我觉得算是个好问题吧

(5) 找工需要数学基础么 需要到什么程度?
只有2.1 还有一部分的2.3需要数学吧。2.3的要求见job descritption 我看到的最多也就regression
本篇数学要求较高 一些统计模型是常考的
(其实stats/quant analyst, data science analyst这种也被归到了这里~~也就是要求数学高的都在2.1了)
这边会有很多统计课上讲到的内容 至于统计课OR会上么~~反正

我记得有问过 RSS MSE一些基本概念和改进. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴
K means~ machine learning的很多算法基础都是数学统计的东西
会问概率题 统计题是肯定的
这里推荐一本 data science interview exposed 里面讲的还是有点干货的
这种的好处就是让人觉得 咿呀 学校的东西还是挺有用的~~. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
因为大家通常觉得 学了啥就学以致用心里比较舒服~~
恩~我以前也是这么想的~但是我觉得我花在找工上的时间超过了我花在干货上的时间太多╭(╯^╰)╮(以后改正!). 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴

. more info on 1point3acres.comjob description 干货
facebook一堆的 不过都是社招的比较多 貌似
https://www.facebook.com/careers/teams/data/. more info on 1point3acres.com

姐面过 然后面挂了的 new grad FB data scientist 地里还挺多人面的 看requirement~~
https://www.facebook.com/careers/jobs/a0I1200000G56AUEAZ/
谷歌的太多太多了 懒得贴
大部分的谷歌BA DA 随便什么A都要求那么多干货的

PS:刚刚被骂了,说居然不天天用hadoop 简直傻逼(我老板不用不是我的错啊,你大老板也不用难道他也是SB么)
(不过我真的是太水了╭(╯^╰)╮).1point3acres缃
不过互联网公司数据多 人人都用大数据工具是日常可以理解 俺屌丝软件公司渠道部门数据真的到不了百万级╭(╯^╰)╮
不过我觉得要学的吧!因为大一的时候以为编程没用没好好学C,结果最后还是学java刷题
也许 以后编程和大数据会变成每个人的日常,sales大妈都在用!吧!

6)具体面试的问题看下面统计master很棒的找工贴/面经. 涓浜-涓夊垎-鍦帮紝鐙鍙戝竷
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-102389-1-1.html. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-93419-1-1.html
和学习贴
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-144236-1-1.html
好像还有个tripadvisor的
(此处应有链接)
*******************************************************2.2 转CS ***************************************************************
记得在地里看到过一个IEOR UW的妹子 转专业拿到FLAG offer 的好帖
(此处应有链接 容我找找)
选修四门,全部上CS的课,写进简历。花时间刷题做项目
转CS的经验 地里很多 都是general的 OR转CS还好 比起商科文科来说还是容易多了
CS刷题里面的算法,跟OR里面算法的部分有些相似

我觉得对于D/O/I/S的 技术类型的男生 下定决心转CS的话 不会有什么问题
我们班有些大神Leetcode刷的乐在其中的~
. From 1point 3acres bbs
对于妹子的建议:
1.找analyst不花什么时间,如果你没有下定决心埋头转CS,analyst你也要投,因为面试准备内容其实比较少(可以投文中的2.3,2.4类, 走career fair)
如果你男友在美国,你铁了心想要100%留美,转CS准备一定要做。做这个准备用来排除哪怕是1%的找不到工作可能性,这样不管你人品再怎么差都有后路。.1point3acres缃
-google 1point3acres
2. 以前说的妹子找CS看脸,不用怎么会稍微会点点,大公司随便进的故事随着大公司缩招升bar已经不存在了吧。妹子们不要抱侥幸心理。
代码自己写,算法自己想,把自己当汉子来看待。算法数据结构有几斤几两,
可以找个不怜香惜玉的码农给你mock, 楼主经常十问十不知,很打击人的~~但是又有了方向~

3.一定要自信
4.据说妹子找前端很不错 javascript/CSS/html学起来

2.2和2.3之间有些奇怪的半码职位
至今也没搞清楚其神秘本质~~估计indeed自己也不清楚
python/automation(Hiring 称为 80% python 码)
帖子在这里
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-144308-1-1.html

************************************************2.3 data analyst********************************************
data analyst(excel, sql, SAS/R )顾名思义 有可能还有python
FB的 SMB analyst, ads analyst, Growth Marketing Analyst等属于这种
Google据说只有quant analyst是new grad role(不过考的大多是统计 参见上面的帖子)

感觉这种是最match小硕的类型~
SAS/R可以学公开课
SQL做 w3school
http://www.programmerinterview.c ... s-continued-part-2/. from: 1point3acres.com/bbs
还有个刷题的叫sqlzoo 还是啥(此处应有回忆)
还有leetcode的SQL题刷完
不懂的查一下 就也差不多
这样能过谷歌的SQL homework . From 1point 3acres bbs
我觉得也就差不多行了

excel~~就是pivot table啥的 商学院那水平也就行了
有些要求tableau的 自己看个视频也就会了. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres

这种包括 sales operations/marketing/ anything的analyst 只要技术要求基本这样的 就算在了2.3里. visit 1point3acres.com for more.

new grad/entry level base Compensation:
Boston地区 55K-70K
加州地区     65K-80K
Texas/Atalanta地区   55K-70K
DC地区      60K (sample size 1)
. from: 1point3acres.com/bbs seattle地区  60K-80K(sample size 2)
全美平均      66K(glassdoor数据)
欢迎指正
一般没有太多bonus package不如码农那么复杂,一般也没有sign on,股票 吧
所以个人问的base基本就是全部拉 有一些bonus吧~ 欢迎指正~

目前看到的最高数据
texas 85K+15% bonus 中型咨询 (competing between 6+ offer, negotiate twice, Bachelor in Business with stats and CS minor, UT Austin)
Seattle Amazon 80K-90K  Analyst偏Engineer , Master @ Gatech
. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴

***************************************************2.4 business analyst*********************************************
. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴好像有一个东部妹子的加油打气干货贴
(此处应有链接 容我找找).1point3acres缃
这种BA 偏business ,跟HR聊 告诉我 有50% business 50% 分析
如果执着于找这种类型,不找别的,可能导致回国~~但是容易轻松的工作 的确是美差
此种相当于 投行/咨询干活的analyst
在IT公司的话 挺多是投行/咨询跳过来的

我知道的找到这种的 很多在商业银行(就是发给你们信用卡的那些)
retail (超市啊 各种店啊 购物网站啊)
中型咨询 或者小公司. visit 1point3acres.com for more.
主要依靠学校career fair或者实习return 地域性严重
面试主要扯淡 behavior
所以behavior问题要准备好!

compensation 总体来说跟楼上的一样
future career path 是 走向Program Manager ~因为know your business 比较好上位 但是也是理论上
analyst到manager这步 有人走了一年两年 有人走了十年~不然怎么会有那么多10年经验的senior analyst
这点在part 3里详细讲吧
. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
.1point3acres缃
*****************************2.4 Other(Sales Engineer,Program Manager)********************************************
各种random职位~~
分享一篇sales engineer的
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-140496-1-1.html


. visit 1point3acres.com for more.
*************************************************3 Future Career Path******************************************
3.1 BA—》Program Manager——》Sr Manager——》Director and so on-google 1point3acres
走管理路线,后期基本抛弃analytics(本来也没啥analytics)
analyst到manager这步 有人走了一年两年 有人走了十年~不然怎么会有那么多10年经验的senior analyst. more info on 1point3acres.com
例子来源于 Amazon, VMware,Facebook
BA走上PM有多难~. from: 1point3acres.com/bbs
这一点 个人觉得
1.比如我司的order analyst, 一个manager手下有20+个analyst 你要跟20个人compete,然后你的老板就比你高一级 你要想抢他的职位 基本不可能
所以只能跳槽或者换组 换组比较靠谱 如果有隔壁组的manager职位空出来 正好人家老板又热爱你 internal transfer过去还不错
2.再如果 比如你是VP的analyst,唯一的一个!人家比你高无数级,cost center钱又多, manager对人家来说是很low的职位,这种人容易批budget 如果你又在核心组(赚revenue的组) 那么你干的好 人家几年给你升个manager 过一年再给你升也不是不可能 我同事就是这样~

3.2 走business与analytics路线
DA/BA——》Analytics Manager——》Sr Manager of Analytics——》Director of Biz Analytics and so on
例子来源于 Symanntec, Linkedin

3.3 从2.1的DS 一直做到cheif data scientist
这个我不知道~~不是我的路线所以我没问 等我艾特个有此志向的大神(此处应用大神).1point3acres缃

3.4 走大数据 data engineer与PM结合
面了一个这种,挂了。要求太高。我师父是介个!
big data 工具和经验丰富,会扯淡 , know the business, PM 感爆棚
python hbase,你能想到的所有工具无一不通 都implement过项目,8年+经验 做过developer
硅谷各个公司都抢着要==
这就是传说中的 big data/cloud这块需要多年的积累。需求大,ideal candidates少
ideal company~~pre IPO startup
例子来源:Twilio, Ebay airbnb

3.5 自己开startup
例子来源: 女神palantir~~数据小startup Looker. more info on 1point3acres.com
灵感来源:Ex
个人可能prefer 3.1——》3.4——》3.5  

就说大数据吧~大数据炒的很火啊 跟之前3D print一样. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
但是还是很乱 总觉得各种没有对齐的感觉
(没有field search不好说啥)
Palantir是很屌,但是他家定位是confidential的一些项目啦。我也被拒了(学长说被拒是必须的,你那组虽然表面上没说,但是真的只要公民~)
我也没法解析之~.1point3acres缃
针对民用的(enterprise level)鲜有 具有前瞻性 突破性 统治力的big data公司吧
有些大公司开了big data 产品部门(隔壁EMC是在逗我么 我觉得EMC说的big data应该是隔壁pivotal啊). more info on 1point3acres.com
twilio用的looker -google 1point3acres
很多还不错的大数据公司,其实只是在做第三方consulting啊感觉(感觉opera是这样 不知道tera是怎样).1point3acres缃

但是觉得不管是big data, 还是一些很火的 比如说 虚拟现实啥的 都有很多思考的空间
去了PA再看吧

*************************************************这里是鸡汤***********************************************
1. 现在是PE老板的学长说的:
   首先,你要有big picture.对社会,对行业,对公司整个cross functional的big picture. (这点对理工出身的人 一开始很难。). Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
你可能是个好的engineer,或者analyst什么的。但是不看big picture会限制你未来长远的发展。多跟有这种big picture的人聊天,
自己公司的senior people, Linkedin上的校友,传闻中的江湖大牛。试着从他们的角度思考问题,或者新的收获。学长学经济学,宏观~view就是不一样. more info on 1point3acres.com
   然后对你自己定的career path,每个阶段都有自己的套路,例如投行,例如consulting 去跟达到你目标的人聊,然后制定自己的计划 照做。就okay.
. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
2.现在是某top tech的R&D组technical lead 也自己开startup的大叔说的:(个人觉得分人 可能是过来人看问题不同)
  不要太在乎一开始工作时候的那点钱!越早不在乎钱这种身外之外越早有出息啊~
我觉得还是不要像我这样乱花钱吧~~~~但是不要为钱多累就好。不过每个人追求不同 很多人想找个稳定工作结婚生娃我觉得也挺好(这样的话推荐Austin~)

3. step 1 找几个你喜欢又很强的人,崇拜之 模仿之 求建议 求鼓励
   step  2 找几个你讨厌油很强的人,这么讨厌的人居然都比你强!赶紧去赶超之~不然真对不起自己
step 1我有好多好多~~ step 2的 好开心 今天又找到了一个O(∩_∩)O哈哈~





补充内容 (2015-12-11 13:17):
卧槽 我的格式~~刚编辑的时候还是好的

评分

16

查看全部评分

 楼主| calalia 发表于 2015-12-13 17:59:04 | 显示全部楼层
关注一亩三分地公众号:
Warald_一亩三分地
wlfjqcj 发表于 2015-12-13 03:49
其实我觉得编程和金融QUANT这些都挺看天赋的~. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
一起上课的同学可能都不用怎么练,代码照样很熟
像我这样 ...
-google 1point3acres
不不不 我觉得是方法思路问题
思维习惯
比如刷Leetcode 大家不懂的习惯看答案
我是一开始还不会的时候就先尝试理解答案
但是很多题胜在巧妙 看了答案就没意思了
下次碰到换个脸面的 就不会写
我觉得genuis 思维习惯跟我们不一样
我们举一反三 要举的特别明显

我后来做题 要么是 怎么都觉得自己会 但是就是有哪里接不上. 涓浜-涓夊垎-鍦帮紝鐙鍙戝竷
以前我都会直接看答案了
后来我拿手写下来 然后红字批一遍 差在哪里 各种查带解释带评论
但是尽力把自己能写的能想的先都想出来

还有就是自己写出Bug Free 可能会在很蠢对的地方卡2小时 但是还是要自己调
. visit 1point3acres.com for more.
解决这些问题以后 还只能做到常规题常规解法搞定 这样面试还是过不了的-google 1point3acres

还有各种融会贯通的思路分析和直觉感
因为考的时候面试官会变着来考 这里改了怎么办 那里改了怎么办

还有就是复杂度优化 代码简洁性 这些都在努力中。。。。
.鏈枃鍘熷垱鑷1point3acres璁哄潧
是靠天赋 很多人天赋好 自己喜欢
我们的话 多跟人家学习 试图Get到人家的点吧

评分

1

查看全部评分

回复 支持 4 反对 0

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2016-7-13 23:06:49 | 显示全部楼层
关注一亩三分地微博:
Warald
ShelleyZ 发表于 2016-7-13 01:12.1point3acres缃
學姐的帖子真的很中肯很激勵人!.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦
我之前在國內讀的本科 其實想著在美國讀個master能學到多少就學多少 本科 ...

男朋友是公民多好.鏈枃鍘熷垱鑷1point3acres璁哄潧
身份不用愁
回复 支持 0 反对 1

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-13 17:43:50 | 显示全部楼层
wlfjqcj 发表于 2015-12-13 03:32
打算搞完申请就去学学编程
IEOR不管做什么工作貌似都离不开编程了~~~

一起实习的有传媒的妹子 人家前端都非常熟练 本科生
白人
我老板的女儿十岁 白人 夏令营已经各种Java啦
我大一的时候不肯好好学C 大神跟我说 21世纪编程是必备技能我不信 后来就把打脸了. 1point3acres.com/bbs
看在FLAG的形式
R Hadoop Python SQL 就是会像会用Excel那么普遍
不过我觉得也分吧 我司企业级数据量就很小
互联网都是大数据 软硬件公司无所谓
零售 物流也是数据量大
隔壁数据科学充满机会与挑战 快去抢饭碗
金融Quant是随机过程 时间序列那块
作业调度 感觉有比较老了
回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2016-5-7 11:14:03 | 显示全部楼层
真淘蛮 发表于 2016-5-6 21:04
多谢楼主回复,感觉楼主说的一针见血,之前听国内一些数据公司的招聘像秒针什么的感觉大数据要做的话,以 ...

哦哦 我看到你是应数. visit 1point3acres.com for more.
那我觉得 如果你有兴趣的话. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
又不挑学校的话
读CS也可以

硅谷神效 SJSU SCU欢迎你
回复 支持 0 反对 1

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2016-6-16 01:41:12 | 显示全部楼层
本帖最后由 calalia 于 2016-6-15 11:47 编辑
ziweiw 发表于 2016-6-15 11:18
楼主如何看待今年哥大新出的applied analyst master program??
.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦
额 我又不是中介 不知道出了啥项目啊
作为Hiring Manager 这名字听起来真骗钱

而且
Hiring真的看人
对学校的话 哥大我持保留态度
有水的也有很强的
然后作为湾区的Hiring
我组还是Prefer Local
SJSU USF SCU够用了
高大上点的 斯坦福伯克利吧
只是觉得招非Local有点麻烦
所以很多人毕业以后搬过来找工作. visit 1point3acres.com for more.

学校过了简历就没啥用处了。人国内银行考试 哈佛 伦敦政经 哥大的 不还是跟我北邮北理北航济济一堂. more info on 1point3acres.com
学习主要看网上自学
找工作混职场 性格好好学勤劳肯吃苦就行
认识到介个道理以后 当然还是把能申的都申了 然后去个最好的

人家说 上学不是为了找工作 也是对。

说实话 真没啥关系. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴
回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

earlgrey 发表于 2016-5-7 10:26:37 | 显示全部楼层
calalia 发表于 2016-5-7 10:09
哦对了 因为我现在不是DS 所以我描述的可能不够准确
但是据说 一些大公司 给的工资都是差不多的
印象中 ...

“ 一些大公司 给的工资都是差不多的”

FG 据我所知,都是码农钱多

. 1point 3acres 璁哄潧
“你要说职业发展 我知道 DS也是09 10才慢慢开始火 第一批入行的DS还小呢 ”
nope。。。以前有个title是 statistician,有的公司慢慢都改成DS的title了
我认识几个 principal DS 人家都是十几二十年的工作经验
回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2016-5-5 12:09:12 | 显示全部楼层
brianpeng2007 发表于 2016-5-4 22:02
继续借用段子:
哥抽的不是烟,是寂寞。
姐喝的不是茶,是心情。

嗷嗷 跑题了

其实也没有跑题

Value Added Selling。
加上品牌效应

寂寞牌香烟
心情牌奶茶
.鏈枃鍘熷垱鑷1point3acres璁哄潧
我觉得做Advertising的也厉害哭了
回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-13 18:06:18 | 显示全部楼层
wlfjqcj 发表于 2015-12-13 04:03
说的好棒!
大概是本科学得和CS有关的都太简单了,背背也就行了
到时候找工作刷leetcode时就用用学姐的 ...
. visit 1point3acres.com for more.
搞到后来就会觉得 还不如当作兴趣呢!
Enjoy这种痛苦吧!
默念一百遍 我喜欢编程
就成兴趣啦
小兴趣 虽然成不了大牛
但是我们有我们的Competitive Advantage。
回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-25 11:09:31 | 显示全部楼层
平行度纪检员 发表于 2015-12-24 20:56
好牛啊这个楼主!!
感觉地里没太看到有IEOR的PhD说找工作的事啊~~可能都比较顺利吧
之前看Bos ...

肯定没问题 因为IEOR这种学科是来自工业界的
做的research基本也都是挺多企业合作
老师都跟业界有很强联系

一般这种PHD不愁工作的 地里都不太会来了的感觉

一般local解决的比较多
回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-25 10:25:57 | 显示全部楼层
. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
我想放的链接好像是这个
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-154736-1-1.html

我觉得要phd主要是做算法上的创新 必须要有科研能力的
新东西都得再paper上看 如果是硕士 只上过课的话 一般都只能做实现 或者本科生
但是特别强特别smart的例外
书和网课/课本上的东西都很旧了是没错

我觉得 多看这方面paper 看多了自己就有想法 然后一些感兴趣的paper可以自己做一些实现
我以前做heuristic algorithm 启发式有阵火的不行 干嘛都要用遗传算法 神经网络 跟现在的介个挺像的~. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-12 03:19:21 | 显示全部楼层
唉呀妈呀 好丢脸 不能编辑原帖么
回复 支持 反对

使用道具 举报

duanmupeiyi 发表于 2015-12-12 11:14:22 | 显示全部楼层
赞lz着眼big picture
回复 支持 反对

使用道具 举报

sjz0535 发表于 2015-12-12 13:10:24 | 显示全部楼层
楼主那就是说走ie的话即使能不跟编程打交道也要跟数学打交道吧?跟数学打交道具体是怎么个程度?
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-12 13:34:20 | 显示全部楼层
sjz0535 发表于 2015-12-11 23:10
楼主那就是说走ie的话即使能不跟编程打交道也要跟数学打交道吧?跟数学打交道具体是怎么个程度?

不一定啊 看你选几了 2.3 2.4 2.5都不用和数学打交道
只不过能不能找到看人品

你说学的课程的话 各个学校略有不同 可以搜你感兴趣的学校 然后项目 然后Course 然后课号 再搜Syllabus
有些项目学的很数理 但是一般用不上. visit 1point3acres.com for more.
用数学的是2.1比较多 可以看前人的帖子 因为面试问统计学问题
回复 支持 反对

使用道具 举报

MagicSign 发表于 2015-12-12 13:49:12 | 显示全部楼层
刚开始申请,想问一下data science真的很难申请么。。。。作为一个转CS的人,有没有曲线救国的路呢
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-12 14:24:24 | 显示全部楼层
MagicSign 发表于 2015-12-11 23:49
刚开始申请,想问一下data science真的很难申请么。。。。作为一个转CS的人,有没有曲线救国的路呢

你可以去看看播报版 大家的背景咧
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-117522-1-1.html

虽然我有点不习惯这种编年体的总结~~
我喜欢地图志啊

还可以搜 纪传体的

我觉得看你背景吧 我没申过data science 申了很多business analytics都挂了
DS 难申主要是因为 项目小(所以就业好) 项目也不多. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
你要是申 肯定保底还是能申到容易进一些的项目
我觉得DS学的东西很实用 不算浪费时间
. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
DS跟转CS是不一样的
2.1和2.2的内容重复率 我觉得只有15%-20% 对于new grad的话
比如 data scientist 分为各种不同类型 有偏码农的 比如80%码 会偏向于招CS的phd啥的(CS phd很多研究machine learning的 地里有250K+的offer贴~)
有偏统计的 有完全做统计的 data scientist后面有的都会加一个后缀~
DS的东西很杂

如果你想曲线救国转CS 我觉得可以学MIS, information XX之类的 或者CE啥的
主要你读了跟2.1match的专业 学了那么多干货不用 跑去转CS (DS课挺重 怕你刷题时间不够刷的不够深
其他你还要补 OS啥的 数据库啥的 倾向也不一样
一个是分析,一个是设计和实现~
我觉得读MIS 或者直接申转CS友好的学校 或者读CS很好的学校的相关好进专业(CMUebiz啥的?)然后所有选修都选CS 一来就开始刷题 比较好(其实现在就可以开始刷 不会java的学java)
鏉ユ簮涓浜.涓夊垎鍦拌鍧.
转CS的话 主要靠自学 学位相关 更好那面试 学校是CS强校 更好拿面试
但是其实~~面试是很多的 很多学ME啊啥的 也能拿很多面试 主要看你抓住机会的能力
CS科班也是要刷题的~~ 不刷题很多也搞不出来 很多东西真的是自学

我觉得为了转CS去读DS实在太曲线了点~~
但是你可以申下 如果能申上 就做DS呗 DS pay挺高的 做的好的DS 不比CS差 CS很多人也转DS
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-12 14:30:22 | 显示全部楼层
搜到一个说
MSE@s MFE@CU MFE@COrnell的干货吵架贴
明天搬过来
投行金融方向的~~

这块其实还挺多的
没见北美咨询干货贴啊
回复 支持 反对

使用道具 举报

啊啊啊大哥 发表于 2015-12-12 14:55:47 | 显示全部楼层
DS好火 乖乖去学AI了。。
回复 支持 反对

使用道具 举报

MagicSign 发表于 2015-12-12 14:58:26 | 显示全部楼层
calalia 发表于 2015-12-12 14:24
你可以去看看播报版 大家的背景咧
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-117522-1-1.html

哦哦,看完你说的,感觉我以前弄偏了一个东西,我一直以为Data Mining的东西都是CS下面的,所以我说我想转CS。其实我是想学的事DS的东西。我本科是EE的,DS的东西接触的也不多,然后看学校的时候发现大部分都是在CS学院下的track,所以觉得是按照cs的标准录得,也因此纠结了很久

你的意思是说,其实DS并没有那么要求cs背景是么。但是申请的时候不会因为在cs下所以其实还是算转专业申请么?
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-13 00:31:27 | 显示全部楼层
MagicSign 发表于 2015-12-12 00:58
哦哦,看完你说的,感觉我以前弄偏了一个东西,我一直以为Data Mining的东西都是CS下面的,所以我说我想 ...

我以为你说的是data science data science在统计下面的多
╭(╯^╰)╮. from: 1point3acres.com/bbs
你看看FBjob description里 你想做哪种啊
我觉得我贴的ds analytics偏统计
找工经验贴的链接也偏统计

data science core team那个好像偏CS. more info on 1point3acres.com
还有DS infrastructure
我去艾特一下大神~

我觉得一个偏工具实现方法(CS)
一个偏 你懂的 machine learning那些模型本身(统计——》DS)
如果你说data mining的话我觉得是CS方面的啦 鏉ユ簮涓浜.涓夊垎鍦拌鍧.
申请职位应该是data engineer
software engineer(machine learning focused)
比较多 你可以去看看是不是你想做的
. 涓浜-涓夊垎-鍦帮紝鐙鍙戝竷
data mining!=data science 我们的confusion在这里. 1point 3acres 璁哄潧
回复 支持 反对

使用道具 举报

wlfjqcj 发表于 2015-12-13 08:59:10 | 显示全部楼层
神贴,膜拜!
如果早一点看到我可能会转去申cs或者big data了哈哈哈
学姐可以考虑开个咨询公司,专为留美中国学生规划学校申请和职业生涯一定很火啊~~~
回复 支持 反对

使用道具 举报

MagicSign 发表于 2015-12-13 09:14:11 | 显示全部楼层
calalia 发表于 2015-12-13 00:31
我以为你说的是data science data science在统计下面的多
╭(╯^╰)╮
你看看FBjob description里 你 ...

懂了懂了。那看来还是要强申CS了
machine learning不是cs的么?我看课程设置是cs下的啊。data mining不是也需要machine learning的东西么?
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-13 09:16:39 | 显示全部楼层
MagicSign 发表于 2015-12-12 19:14
懂了懂了。那看来还是要强申CS了
machine learning不是cs的么?我看课程设置是cs下的啊。data  ...

就是
CS和数理/统计phd都会来抢这个领域
.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦
我觉得你要做的应该是CS下面的吧
回复 支持 反对

使用道具 举报

MagicSign 发表于 2015-12-13 09:19:41 | 显示全部楼层
calalia 发表于 2015-12-13 09:16
就是
CS和数理/统计phd都会来抢这个领域

那我是不是可以先学machine learning,然后phd读data mining
回复 支持 反对

使用道具 举报

MagicSign 发表于 2015-12-13 09:23:56 | 显示全部楼层
我能问一下,你这个学妹是UCS下CS还是data informatics? 在CS下的话,是被分到哪个37学分的项目了么?
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-13 09:45:30 | 显示全部楼层
wlfjqcj 发表于 2015-12-12 18:59
神贴,膜拜!
如果早一点看到我可能会转去申cs或者big data了哈哈哈
学姐可以考虑开个咨询公司,专为留美 ...

其实是现在比较闲~~所以你现在在学啥咧
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-13 10:36:51 | 显示全部楼层
MagicSign 发表于 2015-12-12 19:19
那我是不是可以先学machine learning,然后phd读data mining

http://www.1point3acres.com/bbs/thread-154736-1-1.html
你想做的方向的前辈 找工经验贴在介里

评分

1

查看全部评分

回复 支持 反对

使用道具 举报

wlfjqcj 发表于 2015-12-13 10:44:42 | 显示全部楼层
calalia 发表于 2015-12-13 09:45
其实是现在比较闲~~所以你现在在学啥咧

还是申请ieor,不过变成混申了. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
找些推荐信的老师让我申请几个phd。。。
其实我觉得读完ms出来工作就挺好的啊
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| calalia 发表于 2015-12-13 11:10:59 | 显示全部楼层
wlfjqcj 发表于 2015-12-12 20:44
还是申请ieor,不过变成混申了
找些推荐信的老师让我申请几个phd。。。
其实我觉得读完ms出来工作就挺 ...

我以前导师也让我读博~~我说亲 泥们不要这么以己度人好不好
泥们带着媳妇去读博 我读博你给我配个对象么╭(╯^╰)╮
回复 支持 反对

使用道具 举报

本版积分规则

关闭

一亩三分地推荐上一条 /5 下一条

手机版|小黑屋|一亩三分地论坛声明

custom counter

GMT+8, 2017-7-22 22:53

Powered by Discuz! X3

© 2001-2013 Comsenz Inc. Design By HUXTeam

快速回复 返回顶部 返回列表